MOONSTAR 810sシリーズ

810sとは

www.bymoonstar.jp
MOONSTAR内のブランド
エイトテンスと呼ぶみたい
昔超安かったが、今はそれなりな値段になっている
とはいえ、下手な靴買うよりいいと思ってる

私が持っている靴

MARKE MODI(マルケ モディ)

ET027 MARKE MODI

ET027 MARKE MODI

  • MOONSTAR 810s(ムーンスター エイトテンス)
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おしゃれ長靴
とはいえ、普段にも使える
みためごついけど、歩いていてそんなに疲れない
デメリットとしては、むれやすいかも

PROO(プルー)

ET012 PROO

ET012 PROO

  • MOONSTAR 810s(ムーンスター エイトテンス)
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革靴ちっくな靴
履いていて見た目上品
シューズクリームなど塗ると綺麗に発色する
履き心地は良くも悪くも上靴
長時間履いていても疲れない
デメリットとしては、それなりにむれやすい

私が欲しい靴

COMUT(コミュート)

ET036 COMUT

ET036 COMUT

  • MOONSTAR 810s(ムーンスター エイトテンス)
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ワラビー風な靴
クラークスが有名だが、品質問題結構騒がれてるので
多分これもむれは気にしないといけないかも

CAF(カフ)

かかとがないスリッポン
悩んだが私はPROO買ったけど、欲しい
これならむれる問題も起きにくいかも

上の靴買う際の対案候補

ボーナス出たらCOMUT買おうかなと思ってたが、以下と今悩み中

コロンビア ホーソンレイン ローカット

防水スニーカー
この見た目で防水機能あるのはうれしい
コロンビアのヨンカラモックを古くから持ってるのだが、撥水効果切れてきたので悩み中

オニツカタイガー MEXICO 66

高いけどとても履きやすく疲れにくい
かなり柔らかい素材なので、痛みやすいのが欠点
だいぶ履きつぶしてしまったので、再購入するか検討中

FaceFusionがCPUしか認識しない(CUDAが使えない)

環境

  • Windows 11 Pro
  • ZOTAC GeForce RTX 4070 SUPER OC 12GB
  • FaceFusion 3.6.0

事象

Face Fusionを立ち上げたがGPUを認識しない(CPUモードで動いてしまう)。

原因

FaceFusionの高速処理を担うONNX Runtimeが必要とするバージョンの「CUDA Toolkit」および「cuDNN」のライブラリ(.dll等)が適切に認識されていなかったため。
また、ONNX Runtimeは最新のCUDA 13系や、Toolkit単体として最新の「CUDA 12.8」であっても、どうもONNX Runtime側が未対応のためにGPUを認識できないっぽい(色々試したり、ネットの情報漁っている感じではなので、きちんとONNX Runtimeの仕様は確認できていない)。

対応方法

以下の手順で、ONNX Runtimeが使えるバージョンをインストールすることでGPUを正常に認識した。

事前確認:サポートされるCUDAバージョンの上限を調べる

コマンドプロンプト等で nvidia-smi を実行し、右上に表示される CUDA Version を確認する。これは「現在のグラフィックドライバーがサポートしているCUDAの最大(上限)バージョン」を示す(※1)。なお、私の環境では 12.8 であった。

※1
表示された数値は、PCにインストールされているToolkitの実体ではなく、あくまでドライバー側が受け付けられる「上限値」である。この上限値の範囲内で、かつアプリケーション側が要求するバージョンをインストールする必要がある。
www.digibeatrix.com

なお、ライブラリ取得するには、NVIDIAのアカウントが必要である。

1. CUDA Toolkitのインストール

上記のドライバー上限(12.8)の範囲内で、かつFaceFusion(ONNX Runtime)が公式に対応しているバージョンのToolkitをインストールする。
FaceFusionでGPUを動かす場合、対応しているCUDA Toolkitは、今のところ「CUDA 12.1 ~ 12.5」っぽい。最新の「12.8」をそのままインストールしても、ONNX Runtime側の互換性エラーでGPUを認識しなかった。そのため、新規に環境を構築する場合は、最も実績が多く安定している「CUDA Toolkit 12.1」がよさげっぽい。
なお、Windows版のインストーラーを実行すれば、システム環境変数(CUDA_PATH など)は自動的に設定された。
CUDA Toolkit 12.1 Downloads | NVIDIA Developer

2. cuDNNのインストールと配置

インストールしたCUDA Toolkitのバージョン(今回だと12.1)に対応するcuDNNをダウンロードする。 cuDNNはダウンロードして解凍するだけでは機能せず、手動配置が必須となる。
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
ダウンロードしたcuDNNのZIPファイルを解凍する。
解凍したフォルダ内にある bin, include, lib の各フォルダの中身をすべてコピーする。
CUDA Toolkitのインストール先(デフォルトでは C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.x )の同名フォルダ内に、コピーしたファイルを上書き保存する。
この配置を行うことで、パスの通ったCUDAディレクトリからcuDNNのライブラリ(.dll等)が正しく読み込まれるようになる。

3. ONNX Runtime(Python環境側)の競合排除と再インストール

これは人によっては、必要がない作業かもしれない。
私は、以下も対応して動いた模様(メモ書きが残ってた)。
CUDA ToolkitやcuDNNを正しく配置してもGPUが認識されない場合、Python環境内でONNX Runtimeの異なるバリアント(CPU版や他プラットフォーム版)が混在し、ライブラリの読み込み順序がバグっている可能性がある。
以下の手順で、不要な競合パッケージを一掃した上で、GPU専用版を強制的に再インストールする。

まず、uvなどで以下のコマンドを実行し、ONNX Runtimeが認識している現在のプロバイダーを確認する。

uv run python -c "import torch;import onnxruntime as ort;print('Torch CUDA:', torch.cuda.is_available());print('RT Providers:', ort.get_available_providers())"

実行結果の RT Providers: のリストに CUDAExecutionProvider が含まれておらず、['AzureExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] などの表記になっている場合は、パッケージの競合が原因である可能性が高い。
この場合、以下の2ステップを実行して環境を修復する。

uv pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu onnxruntime-directml onnxruntime-openvino
uv pip install onnxruntime-gpu==1.24.3 --force-reinstall --no-cache

結果、['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']と表示される様になり、Face Fusion上からも認識した。

グラボについて

あまりPC詳しくないのであれば、NVIDIA一択で。
AMDとかも設定すれば動かせるのかもしれないけど、ヘルモードかと。
(ゲームには使えても、こういうのや、動画編集ソフトなどは対応してないかも)
今買うのであれば、新品で5070Tiや5080とかがいいのかも。
私の(RTX 4070 SUPER)でもお値段するけどそれなりに時間かかるので。。
中古も値段上がっちゃったし、状態も良くないの多いかも。
(酷使されて売られた感じのが多く出回ってるやろから…)
後1,2年位は更に値段上がるっぽい。。。
なお、私はここ10年メーカーはZOTACを使っている。

最近買った・買いたいもの 2026年1月号

買ったガジェット

C520:VacuMagu

  • この手のガジェット色々買ったが、ダントツに良い
  • 多少くっつくとこ選ぶが、一度固定できればそうそう外れることない
  • そのままスマホスタンドとしても利用可能
  • 外す時にうまく外さないと、付属のシールだと簡単に取れる(※1)
  • A1が黒、A2が白の模様(※2)

※1 非MagSafeのために鉄製シールが付属している
※2 白はあまり出回ってないかも

NECAterm 7200D8BE

  • バッファローやTP-LINKなど試したが、NECに戻ってきた
  • NEC内の比較サイト(※3)を眺めながら決定
  • 最上位機種Aterm 19000T12BEの一つ下のクラス(※4)

※3 NEC Aterm 比較表サイト
製品比較表 | Aterm Station

※4 私はノートPCを先に買ったので、予算上一つランク落としたけど、
お金あるなら19000T12BEが性能色々上なので、いいのかも

買いたいガジェット

Shimbol Shimbol CP5

  • 無線サブディスプレイ
  • 画面をミラーするだけでなく、操作も可能
  • タブレットをメイン機にして、こちらで電話という使い方もできそう

eLinkSmart eLinkSmart

  • 指紋ロック
  • 鍵持ち歩かなくていいのが便利そう
  • とはいえ、使いどころ少ないかもで悩み中

Technics:EAH-AZ100

  • 音がクリア系によっていい感じだった
  • 3点マルチポイント接続できるのもいい
  • できれば今限定のミッドナイトブルーが欲しい

PFU:HHKB Studio 墨

  • 打鍵感がやはり実機良かった
  • ThinkPadユーザーも納得できるトラックポイントの出来だった
  • サイドに付いてるタッチポイントも使いこなしたら超便利そう

Bauhutte BHD-1400FA

  • 電動タイプだけどかなり広めな設計(※6)
  • バウヒュッテなのでそれなりに信頼できる
  • 棚とか欲しい場合は、別途調達すればどうにかなりそう(※7)
  • 定価約9万円がウィークポイント

※6 そこまで電動動かすか?というのはあるが…。
※7 固定できるタイプでないといけないけど

ThinkPadの赤ポチはどれ買えばいいの

記載した理由

実はThinkPadトラックポイントのキャップは複数種類がある。
間違えて買わない様に調べる方法について整理した。

情報が公開されているサイト

アクセサリー/オプション互換性ガイド (OCM) - Lenovo Support JP

上記サイトより、
ThinkPad / ThinkCentre / ThinkStation / Ideapad / Ideacentre - オプションの互換性マトリックス
というExcelファイルをダウンロード
なお、適宜ファイルの更新は行われている模様

確認方法

ファイル内にTP XやTP Tというシートを選択
なお、TP Xがx1 carbonやx13など、TP TがT14やT16などが記載

シート内にTrackpoint Capsというカテゴリを確認
その中より端末機種とトラックポイントの組み合わせを確認

直近であれば4XH0X88960(※1)が殆どで、4XH0L55146(※2)はわずか
なお、ThinkPad トラックポイント キーボードは0A33908(※3, ※4)

※1 ThinkPad ロープロファイル トラックポイントキャップ(高さ3mm)
※2 ThinkPad スーパーロープロファイル トラックポイントキャップ(高さ4mm)
※3 ThinkPad ロープロファイル トラックポイントキャップ(高さ5mm穴太)
  なお、4XH0X88960と同じ名前なのでややこしい。。。
  また、0A33908は昔ロープロファイルという名前で無かったと思う。
※4 上記ファイルには記載が無く、以下のサイトでのみ記載を見つけれた
ThinkPad トラックポイント キーボード II

特徴
(中略)
ロープロファイルトラックポイントキャップ搭載
(ThinkPad ロープロファイルトラックポイント・キャップ (別売0A33908)と同等品)

ディスクシステム大全

 
 
なかなかマニアックな本が出ていた。
表紙がかなりレトロなので、昔出版された本かと思った。
www.sansaibooks.co.jp
 
ページ数として240というかなりの超大作みたい。
出版元も三才ブックスなので、マニアックな内容も盛り沢山っぽそう。
発売されなかったソフトに関しても書かれているみたい。

サンコー 靴乾燥もできるドラム式衣類乾燥機

商品概要

正式名称

THANKO 靴乾燥もできるドラム式衣類乾燥機 3kg

メーカー公式サイト

www.thanko.jp

スペック

  • 幅48×高さ58×奥行40[cm](※1)
  • 本体15[kg]
  • 消費電力 800/850[W](※2)

※1
但し、メーカーサイトには以下の間隔を開けて利用することと記載有
左右100×上方500×後方15[cm]

※2
一般の電子レンジが500~600[W]
一般の布団乾燥機が450~700[W]
一般のドライヤーが1000~1400[W]

特徴

  • 電気工事不要
  • 付属ホースを使うことで、ドラム外でも靴乾燥可能
  • 6つの温度切替えモード有

注意事項

  • 洗濯はできない
  • 思ったより入口が小さい
  • ドラム内乾燥とドラム外乾燥は同時に利用不可

所感

サンコーはほんと色物出してくるなぁと。
洗濯機能までついていたら完璧であるが、乾燥機だけとなると購入するかは悩むところ。。
とはいえ、人によっては刺さる商品かなと思ったので書いてみた。

Pixel7~Pixel10までのスペック比較表

初めに

現在メインがPixel9 Pro, サブがPixel7を利用している。
Pixel10が出たので買い換えるかどうか悩みたい。

前提

  • Pixel7~Pixel10を比較する
  • 無印, Pro, ProL, aを比較する
  • Foldは対象外とする

比較表

Pixel
項目 Pixel 10 Pixel 9 Pixel 8 Pixel 7
発売日 2025/8 2024/8 2023/10 2022/10
CPU(※1) G5 G4 G3 G2
メモリ[GB] 12 12 8 8
ストレージ[GB] 128/256 128/256 128/256 128/256
重量[g] 204 198 187 197
縦[mm] 152.8 152.8 150.5 155.6
横[mm] 72.0 72.0 70.8 73.2
高[mm] 8.6 8.5 8.9 8.7
画面[インチ] 6.3 6.3 6.2 6.3
画面[Hz] 120 120 120 90
解像度 2,424×1,080 2,424×1,080 2,424×1,080 3120×1440
最大輝度[ニト] 3000 2700 2000 1400
バッテリー[mAh] 4,970 4,700 4,575 4,355
背面カメラ(広角) 48MP 50MP 50MP 50MP
背面カメラ(超広角) 13MP 48MP 12MP 12MP
背面カメラ(望遠) 10.8MP - - -
前面カメラ 10.5MP 10.5MP 10.5MP 10.8MP
防塵防水 IP68 IP68 IP68 IP68
ガラス(※2) 2 2 1 -
OS(※3) 16 14 14 13
OS更新保証 7年 7年 7年 5年
Qi Qi2(※4) Qi - -

※1 Google Tensor
※2 Corning Gorilla Glass Victus
※3 出荷時バージョン
※4 対応マグネット式ワイヤレス充電「Pixelsnap」

Pixel Pro
項目 10 Pro 9 Pro 8 Pro 7 Pro
発売日 2025/8 2024/8 2023/10 2022/10
CPU(※6) G5 G4 G3 G2
メモリ[GB] 16 16 12 12
ストレージ[GB] 256/512 128/256/512 128/256/512 128/256/512
重量[g] 207 199 213 212
縦[mm] 152.8 152.8 162.6 162.9
横[mm] 72.0 72.0 76.5 76.6
高[mm] 8.6 8.5 8.9 8.9
画面[インチ] 6.3 6.3 6.7 6.7
画面[Hz] 120 120 120 120
解像度 2856×1280 2856×1280 2992×1344 3120×1440
最大輝度[ニト] 3000 2700 2400 1500
バッテリー容量[mAh] 5,050 4,825 5,050 5,000
背面カメラ(広角)[MP] 48 50 50 50
背面カメラ(超広角)[MP] 48 48 48 12
背面カメラ(望遠/光学)[MP/倍] 48/5 48/5 48/5 48/5
最大ズーム[倍] 100 30 30 30
前面カメラ[MP] 10.5 10.5 10.5 10.8
防塵防水 IP68 IP68 IP68 IP68
ガラス(※7) 2 2 2 1
OS(※8) 16 14 14 13
OS更新保証 7年 7年 7年 5年
Wi-Fi(※9) 7 7 Wi-Fi 6E Wi-Fi 6
Qi Qi2(※10) Qi - -

※6 Google Tensor
※7 Corning Gorilla Glass Victus
※8 出荷時のAndroidのバージョン
※9 日本モデル
※10 対応マグネット式ワイヤレス充電「Pixelsnap」

Pro XL

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